¿Cuáles son las mejores prácticas para usar modelos de clasificación para predecir la pérdida de clientes en BI?

2 ¿Cómo elegir un modelo de clasificación?

A la hora de elegir un modelo de clasificación, hay que tener en cuenta muchos factores, como el tamaño y la calidad de los datos, la complejidad y la interpretabilidad del modelo, la velocidad y la escalabilidad del modelo, y el objetivo y el contexto empresariales. Por ejemplo, algunos modelos pueden requerir más datos o más preprocesamiento que otros para funcionar bien. Además, algunos modelos son más flexibles y pueden capturar patrones complejos, pero también pueden ser más propensos al sobreajuste o más difíciles de explicar. Además, algunos modelos son más rápidos y fáciles de implementar que otros, pero también pueden ser menos precisos o robustos. Por último, algunos modelos pueden alinearse mejor con el objetivo empresarial y el conocimiento del dominio que otros.

3 ¿Cómo preparar los datos para un modelo de clasificación?

Antes de aplicar un modelo de clasificación a los datos, es importante realizar algunos pasos de preparación de datos para garantizar la calidad y compatibilidad de los datos. Esto incluye la limpieza y el control de los valores que faltan, la exploración y visualización de los datos, la codificación de variables categóricas, el escalado y la normalización de variables numéricas y el equilibrio de las clases. La eliminación o imputación de valores faltantes puede reducir el ruido y el sesgo en los datos, mientras que la exploración y visualización de los datos puede ayudar a identificar patrones, valores atípicos, correlaciones y distribuciones. Además, la conversión de variables categóricas en valores numéricos puede hacerlas adecuadas para el modelo. El escalado y la normalización de variables numéricas pueden hacerlas comparables y mejorar el rendimiento del modelo. Por último, equilibrar las clases puede evitar que el modelo se incline hacia la clase mayoritaria y mejorar la precisión y la recuperación.

5 ¿Cómo mejorar un modelo de clasificación?

Después de evaluar un modelo de clasificación, es posible mejorar el rendimiento ajustando algunos parámetros o aplicando ciertas técnicas. El ajuste de hiperparámetros implica ajustar los valores de los parámetros que controlan el comportamiento y la complejidad del modelo, como la tasa de aprendizaje y el término de regularización. La selección de características implica elegir las características más relevantes e informativas que contribuyen a la predicción. La ingeniería de características implica la creación de nuevas características o la transformación de características existentes para mejorar el poder predictivo del modelo. Por último, los métodos de ensamble implican la combinación de múltiples modelos o predicciones para obtener un modelo más preciso y robusto, como embolsado, impulso o apilamiento.

6 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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